The foundation models have recently shown excellent performance on a variety of downstream tasks in computer vision. However, most existing vision foundation models simply focus on image-level pretraining and adpation, which are limited for dynamic and complex video-level understanding tasks. To fill the gap, we present general video foundation models, InternVideo, by taking advantage of both generative and discriminative self-supervised video learning. Specifically, InternVideo efficiently explores masked video modeling and video-language contrastive learning as the pretraining objectives, and selectively coordinates video representations of these two complementary frameworks in a learnable manner to boost various video applications. Without bells and whistles, InternVideo achieves state-of-the-art performance on 39 video datasets from extensive tasks including video action recognition/detection, video-language alignment, and open-world video applications. Especially, our methods can obtain 91.1% and 77.2% top-1 accuracy on the challenging Kinetics-400 and Something-Something V2 benchmarks, respectively. All of these results effectively show the generality of our InternVideo for video understanding. The code will be released at https://github.com/OpenGVLab/InternVideo .

作为当今最受欢迎的机器学习模型之一，Graph神经网络（GNN）最近引起了激烈的兴趣，其解释性也引起了人们的兴趣。用户对更好地了解GNN模型及其结果越来越感兴趣。不幸的是，当今的GNN评估框架通常依赖于合成数据集，从而得出有限范围的结论，因为问题实例缺乏复杂性。由于GNN模型被部署到更关键的任务应用程序中，因此我们迫切需要使用GNN解释性方法的共同评估协议。在本文中，据我们最大的知识，我们提出了针对GNN解释性的第一个系统评估框架，考虑了三种不同的“用户需求”的解释性：解释焦点，掩盖性质和掩蔽转换。我们提出了一个独特的指标，该指标将忠诚度措施结合在一起，并根据其足够或必要的质量对解释进行分类。我们将自己范围用于节点分类任务，并比较GNN的输入级解释性领域中最具代表性的技术。对于广泛使用的合成基准测试，令人惊讶的是，诸如个性化Pagerank之类的浅水技术在最小计算时间内具有最佳性能。但是，当图形结构更加复杂并且节点具有有意义的特征时，根据我们的评估标准，基于梯度的方法，尤其是显着性。但是，没有人在所有评估维度上占主导地位，而且总会有一个权衡。我们在eBay图上的案例研究中进一步应用了我们的评估协议，以反映生产环境。

地下模拟使用计算模型来预测流体（例如油，水，气体）通过多孔介质的流动。这些模拟在工业应用（例如石油生产）中至关重要，在这些应用中，需要快速，准确的模型来进行高级决策，例如，进行井安置优化和现场开发计划。经典的有限差数数值模拟器需要大量的计算资源来对大规模现实世界的水库进行建模。另外，通过依靠近似物理模型，流线模拟器和数据驱动的替代模型在计算上更有效，但是它们不足以在大规模上对复杂的储层动力学进行建模。在这里，我们介绍了混合图网络模拟器（HGNS），这是一个数据驱动的替代模型，用于学习3D地下流体流的储层模拟。为了模拟局部和全球尺度上的复杂储层动力学，HGN由地下图神经网络（SGNN）组成，以建模流体流的演化和3D-U-NET，以建模压力的演变。 HGNS能够扩展到每个时间步长数百万个单元的网格，比以前的替代模型高两个数量级，并且可以准确地预测流体流量数十亿个时间步长（未来几年）。使用带有110万个单元的行业标准地下流数据集（SPE-10），我们证明HGNS能够将推理时间降低到与标准地下模拟器相比，最高18次，并且通过降低基于学习的模型，它可以优于其他基于学习的模型长期预测错误高达21％。

检测欺诈性交易是控制​​电子商务市场风险的重要组成部分。除了已经在生产中部署的基于规则和机器学习过滤器外，我们还希望使用图形神经网络（GNN）进行有效的实时推理，这对于在事务图中捕获多跃风风险传播非常有用。但是，在生产中实施GNN时出现了两个挑战。首先，在消息传递中不应考虑以预测过去中的动态图中的未来信息。其次，图形查询和GNN模型推断的延迟通常高达数百毫秒，这对于某些关键的在线服务来说是昂贵的。为了应对这些挑战，我们提出了一个批处理和实时的成立图拓扑（BRIGHT）框架，以进行端到端的GNN学习，以允许有效的在线实时推理。 Bright框架由图形转换模块（两阶段有向图）和相应的GNN体系结构（Lambda神经网络）组成。两阶段的指示图保证了通过邻居传递的信息仅来自历史支付交易。它分别由代表历史关系和实时链接的两个子图组成。 Lambda神经网络将推断分为两个阶段：实体嵌入的批次推断和交易预测的实时推断。我们的实验表明，在平均W.R.T.〜精确度中，BRIGHT优于基线模型> 2 \％。此外，BRIGHT在实时欺诈检测上在计算上是有效的。关于端到端性能（包括邻居查询和推理），BRIGHT可以将P99延迟降低> 75 \％。对于推理阶段，与传统GNN相比，我们的加速平均为7.8美元。

无人驾驶飞机（UAV）跟踪对于诸如交货和农业等广泛应用具有重要意义。该领域的先前基准分析主要集中在小规模的跟踪问题上，同时忽略了数据模式的类型，目标类别和方案的多样性以及所涉及的评估协议的数量，从而极大地隐藏了深度无人机跟踪的巨大功能。在这项工作中，我们提出了迄今为止最大的公共无人机跟踪基准Webuav-3M，以促进深度无人机跟踪器的开发和评估。 Webuav-3M在4,500个视频中包含超过330万帧，并提供223个高度多样化的目标类别。每个视频都通过有效且可扩展的半自动目标注释（SATA）管道密集注释。重要的是，要利用语言和音频的互补优势，我们通过提供自然语言规格和音频描述来丰富Webuav-3M。我们认为，这种增加将大大促进未来的研究，以探索语言功能和音频提示，用于多模式无人机跟踪。此外，构建了scenario约束（UTUSC）评估协议和七个具有挑战性的场景子测验集，以使社区能够开发，适应和评估各种类型的高级跟踪器。我们提供了43个代表性跟踪器的广泛评估和详细分析，并设想了深度无人机跟踪及其他领域的未来研究方向。数据集，工具包和基线结果可在\ url {https://github.com/983632847/webuav-3m}中获得。

光保护综合技术的快速进展达到了真实和操纵图像之间的边界开始模糊的临界点。最近，一个由Mega-Scale Deep Face Forgery DataSet，由290万个图像组成和221,247个视频的伪造网络已被释放。它是迄今为止的数据规模，操纵（7个图像级别方法，8个视频级别方法），扰动（36个独立和更混合的扰动）和注释（630万个分类标签，290万操纵区域注释和221,247个时间伪造段标签）。本文报告了Forgerynet-Face Forgery Analysis挑战2021的方法和结果，它采用了伪造的基准。模型评估在私人测试集上执行离线。共有186名参加比赛的参与者，11名队伍提交了有效的提交。我们将分析排名排名的解决方案，并展示一些关于未来工作方向的讨论。

我们展示了OpenFWI，是用于地震全波形反演（FWI）的大型开源基准数据集的集合。OpenFWI是地球科学和机器学习界的一流，以促进对基于机器学习的FWI多元化，严谨和可重复的研究。OpenFWI包括多个尺度的数据集，包含不同的域，涵盖各种级别的模型复杂性。除了数据集之外，我们还对每个数据集进行实证研究，具有完全卷积的深度学习模型。OpenFWI已被核心维护，并将通过新数据和实验结果定期更新。我们感谢社区的投入，帮助我们进一步改进OpenFWI。在当前版本，我们在OpenFWI中发布了七个数据集，其中为3D FWI指定了一个，其余的是2D场景。所有数据集和相关信息都可以通过我们的网站访问https://openfwi.github.io/。

精神分裂症（SZ）是一种精神障碍，由于大脑中特定化学品的分泌，一些脑区的功能失去平衡，导致思想，行动和情绪之间缺乏协调。本研究提供了通过脑电图（EEG）信号的自动化SZ诊断的各种智能深度学习（DL）方法。将得到的结果与传统智能方法的结果进行比较。为了实施拟议的方法，已经使用了波兰华沙精神病学与神经学研究所的数据集。首先，将EEG信号分成25秒的时间框架，然后通过Z分数或标准L2标准化。在分类步骤中，考虑通过EEG信号考虑两种不同的方法进行SZ诊断。在该步骤中，首先通过传统的机器学习方法进行EEG信号的分类，例如，支持向量机，K-CORMONT邻居，决策树，NA \“IVE贝叶斯，随机森林，极其随机树木和袋装。各种提出的DL模型，即长的短期存储器（LSTMS），一维卷积网络（1D-CNNS）和1D-CNN-LSTMS。在此步骤中，实现并比较了DL模型具有不同的激活功能。在提议的DL模型中，CNN-LSTM架构具有最佳性能。在这种架构中，使用具有Z分数和L2组合标准化的Relu激活功能。所提出的CNN-LSTM模型具有达到99.25％的准确度，比该领域的大多数前研究的结果更好。值得一提的是，为了执行所有模拟，已经使用了具有k = 5的k折叠交叉验证方法。

3D计算机断层扫描扫描的肺结核检测在高效的肺癌筛查中起着至关重要的作用。尽管使用CNNS的基于锚的探测器获得的SOTA性能，但是它们需要预定的锚定参数，例如锚点的尺寸，数量和纵横比，并且在处理具有大量尺寸的肺结节时具有有限的鲁棒性。为了克服这些问题，我们提出了一种基于3D球体表示的中心点匹配的检测网络，该检测网络是无锚的，并且自动预测结节的位置，半径和偏移，而无需手动设计结节/锚参数。 SCPM-Net由两种新颖组件组成：球体表示和中心点匹配。首先，为了匹配临床实践中的结节注释，我们用所提出的边界球体替换常用的边界框，以表示具有质心，半径和3D空间局部偏移的结节。引入兼容的基于球体的交叉口损耗功能，以稳定且有效地培训肺结核检测网络。其次，我们通过设计正中心点选择和匹配过程来赋予网络锚定，自然地丢弃预定的锚箱。在线硬示例挖掘和重新聚焦损失随后使CPM过程能够更加强大，导致更准确的点分配和级别不平衡的缓解。此外，为了更好地捕获用于检测的空间信息和3D上下文，我们建议熔化具有特征提取器的多级空间坐标映射，并将它们与3D挤压和激励的关注模块相结合。 Luna16数据集上的实验结果表明，与肺结核检测的现有锚和锚定方法相比，我们所提出的框架达到卓越的性能。

在线零售平台，积极检测交易风险至关重要，以提高客户体验，并尽量减少财务损失。在这项工作中，我们提出了一种可解释的欺诈行为预测框架，主要由探测器和解释器组成。 Xfraud探测器可以有效和有效地预测进货交易的合法性。具体地，它利用异构图形神经网络来从事务日志中的信息的非渗透键入实体中学习表达式表示。 Xfraud中的解释器可以从图表中生成有意义和人性化的解释，以便于业务部门中的进一步进程。在我们对具有高达11亿节点和37亿边缘的实际交易网络上的Xfraud实验中，XFraud能够在许多评估度量中倾销各种基线模型，同时在分布式设置中剩余可扩展。此外，我们表明，XFraud解释者可以通过定量和定性评估来显着帮助业务分析来产生合理的解释。